import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
"""
我们创建一个PCA对象，并指定要保留的主成分数量（这里设定为1个）。然后，使用 fit_transform() 方法对矩阵 matrix 进行主成分分析处理。最后，输出得到的主成分矩阵

在实际应用中，您可能需要根据具体的问题和数据进行相应的算法调参和数据处理。同时，还需要注意矩阵分解算法可能需要处理缺失值、归一化等预处理步骤，以及选取合适的分解维度或主成分数量等问题
"""
if __name__ == '__main__':
    # 创建一个示例矩阵
    matrix = np.array([[1, 2],
                       [3, 4],
                       [5, 6]])

    # 使用sklearn进行主成分分析
    pca = PCA(n_components=1)
    principal_components = pca.fit_transform(matrix)

    print("Principal Components:")
    print(principal_components)
